1. 本选题研究的目的及意义
手写字体作为一种重要的文化符号和信息载体，在艺术创作、个性化表达、人机交互等领域具有广泛的应用价值。
然而，传统的手写字体生成方法面临着效率低下、难以满足个性化需求等问题。
随着深度学习技术的快速发展，生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks,GANs）作为一种强大的生成模型，为解决手写字体生成难题提供了新的思路和方法。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，生成对抗网络在图像生成、语音合成、文本创作等领域取得了显著成果，受到学术界和工业界的广泛关注。
手写字体生成作为计算机视觉和人工智能领域的一个重要研究方向，也吸引了众多学者的研究兴趣。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.手写字体特征分析：分析手写字体的结构特点、书写风格等特征，为模型设计提供依据。
2.生成对抗网络模型构建：设计并实现一个基于生成对抗网络的手写字体生成模型，包括生成器和判别器网络结构设计、损失函数设计等。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研：查阅国内外相关文献，了解手写字体生成技术的最新进展、生成对抗网络的理论基础和应用现状，为研究提供理论指导。
2.数据收集与预处理：收集大规模手写字体数据集，并对数据进行预处理，例如图像归一化、数据增强等，为模型训练做好准备。
3.模型设计与实现：设计基于生成对抗网络的手写字体生成模型，包括生成器和判别器网络结构设计、损失函数选择等，并使用深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）实现模型。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.提出一种改进的生成对抗网络模型，用于生成高质量、个性化的手写字体。
2.探索新的损失函数和训练策略，提高模型训练效率和稳定性，并增强生成字体的多样性和真实感。
3.设计有效的实验方案，对模型进行全面的评估，并分析模型的优势和局限性。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.刘畅,杜霖,李弼程,等.基于生成对抗网络的仿真字体生成技术综述[J].计算机辅助设计与图形学学报,2021,33(06):901-914.
2.马诗颖,梁华,张卫国.基于深度生成模型的少样本手写汉字生成[J].计算机工程与应用,2021,57(13):171-176.
3.郭雨桐,王世卿,陈益广,等.基于变分生成对抗网络的风格化手写字体生成方法[J].智能技术学报,2021,36(05):847-856.
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